基于点云配准优化的视觉惯性SLAM技术研究

来源 :兰州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zy1yi
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
其他文献
随着互联网和社交网络的迅速发展,大数据的研究应用日益广泛,对社交网络影响力传播的研究成为数据挖掘和社交网络分析中的热点。复杂网络模型将现实世界的许多问题简化,网络由节点和边组成,节点表示问题领域所涉及的对象,节点之间的连边表示节点之间的相互作用或关系。影响力最大化(IM,Influence Maximization),即从网络中利用影响力最大化算法选择k个种子节点进行影响力传播,使得这些种子节点的
学位
近年来,随着人工智能的发展,机器视觉越来越与我们的生产生活息息相关,而三维重建作为机器视觉的一个重要研究方向,一直受到学者们的广泛关注。因为现有的三维重建系统几乎都是面向传统相机设计的,所以受到传统相机处理延迟高、数据冗余大等缺点的影响,在面临高实时性、低功耗等需求的应用时较为困难。近几年来,数据冗余更低的事件相机受到了越来越多关注,然而与传统相机三维重建系统如火如荼的研究热潮不同,面向事件相机的
学位
抑郁症愈发成为全球影响最大最严重的心理障碍疾病,国内的抑郁症患者数量与日俱增,给个人、家庭和社会带来极大不良影响。通过功能磁共振成像研究抑郁症患者大脑脑功能连接变化是近二十年抑郁症脑影像研究的主流研究内容,既往研究多以皮尔森相关性作为评估脑功能连接性的主要手段,通过计算两两脑区的时间序列皮尔森相关性值作为脑区功能连接强度,得到连接矩阵进行后续分析。而脑功能连接性值一直是没有标准定义的评估,没有确定
学位
学位
随着计算机科学技术的快速发展,互联网的使用越发普及,在线社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,信息的传播更依赖于在线社交网络。近年来,社交网络的研究已广泛应用于市场营销、产品推广、舆论监测等领域。因此,对社交网络中蕴含的海量信息进行深入挖掘和分析具有重要的现实意义。在社交网络分析研究领域中,节点影响力度量问题的目的是评估节点在整个网络中的重要性,影响力最大化问题得目的是挖掘出k个最有影响
学位
学位
近年来,复杂网络的研究发展迅速,链路预测是复杂网络领域的主要研究课题之一,其主要研究任务是预测网络中未形成连边的节点之间未来产生连边的可能性。链路预测的研究不仅具有深远的理论意义,而且在商品推荐、生物医药以及便民出行等领域应用广泛,有效促进了人民生活水平的提高。传统的预测算法主要基于共同邻居节点数目或者共同邻居节点的度信息来预测节点之间产生链接的可能性,忽视了节点重要性信息对节点相似性传递的影响,
学位
区块链是一种集合了密码学、点对点(Peer-to-Peer,P2P)网络、分布式存储等技术的去中心化网络结构,智能合约(Smart Contracts)是运行在区块链网络上的可编程网络合约,可以通过用户远程调用和事件触发的方式实现合约内容。目前全世界运行着数百甚至上千个不同的区块链系统,其中大多数都支持智能合约功能。数量众多的区块链系统一方面让这一行业处于百家争鸣的状态中,另一方面则分散了该行业中
学位
图像中含有丰富的物理信息,包括线特征,纹理特征,边缘特征以及点特征,其中点特征是图像中最基础的特征。图像的特征点检测以及匹配技术在图像处理领域有着非常广泛且重要的应用,可以应用于图像拼接,物体识别,三维重建等多个领域。图像特征点检测技术发展至今已提出了诸多经典算法,例如SIFT,ASIFT算法等,至今先进的算法大部分是在已有经典的算法上进行改进提升,尝试提高运行效率,实现运行的实时性或者进一步增加
学位
物联网从提出至今经历了二十余年的发展,随着通信网络、嵌入式芯片和自动控制等相关技术的不断进步,以及云计算、边缘计算、大数据分析、分布式存储等热点技术的融入,如今的物联网领域已经有了翻天覆地的变化,这种“万物互联”的趋势正在重塑农业、制造业、交通、物流以及家居等各个领域。本文以园区物联网的建设为背景,以校园智能门锁为实验对象,设计实现了一个整体的门锁应用系统,并在工作中初探了园区物联网的架构设计和应
学位